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로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기8.2 추가 기능 및 향후 발전 방향이번 장에서는 프로젝트를 확장할 수 있는 추가 기능과 미래 발전 가능성을 살펴보겠습니다.현재 구축된 챗봇을 더 발전시키기 위해 성능 개선, AI 모델 업데이트, 새로운 기술 도입 등의 전략을 고민해 봅니다.1) 고급 검색 기능 추가 (강화된 RAG 적용)✅ ① 현재 RAG 검색 방식의 한계현재 FAISS 기반 벡터 검색 엔진을 활용하여 문서를 검색하지만,→ 정확도가 부족할 수 있으며 대량의 문서 검색 시 속도가 저하될 수 있음더 정교한 검색이 필요할 경우 하이브리드 검색 기법 적용 가능✅ ② 하이브리드 검색 (벡터 검색 + 키워드 검색 결합)벡터 검색(FAISS) + Elasticsearch 키워드 검색을 함께 사용하여 더..

로컬 LLM + RAG 기반 AI 채팅봇 만들기7.3 시스템 확장 및 추가 기능 구현이제 기본적인 AI 챗봇 기능이 완성되었으므로,더 많은 사용자 환경에서 활용할 수 있도록 시스템을 확장하고 추가 기능을 구현하겠습니다.이번 단계에서는 다국어 지원, 추천 시스템, AI 챗봇 기능 확장 등을 다룹니다.1) 다국어 지원 (Multilingual AI 챗봇)✅ ① 다국어 번역 기능 추가LLM이 한 언어로만 응답하는 경우 다국어 환경에서는 불편함이 발생할 수 있습니다.이를 해결하기 위해 자동 번역 기능을 추가하여 다국어 대응합니다.📌 OpenAI의 GPT-4 번역 API 활용suspend fun translateText(text: String, targetLanguage: String): String { ..